Python的内存泄漏及gc模块的使用
Python的内存泄漏及gc模块的使用
-- 6.11日错误修正版
Horin|贺勤
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在 Python
中，为了解决内存泄漏问题，采用了对象引用计数，并基于引用计数实现自动垃圾回收。
因为 Python
有了自动垃圾回收功能，不少初学者就认为自己从此过上了好日子，不必再受内存泄漏的骚扰了。但如果查看一下 Python 文档对 __del__()
函数的描述，就知道好日子里也是有阴云的。下面摘抄一点文档内容：
Some common situations that may
prevent the reference count of an object from going to zero include:
circular references between objects (e.g., a doubly-linked list or a
tree data structure with parent and child pointers); a reference to the
object on the stack frame of a function that caught an exception (the
traceback stored in sys.exc_traceback keeps the stack frame alive); or a
reference to the object on the stack frame that raised an unhandled
exception in interactive mode (the traceback stored in
sys.last_traceback keeps the stack frame alive).
可见，有 __del__()
函数的对象间的循环引用是导致内存泄漏的主凶。特别说明：对没有 __del__() 函数的 Python
对象间的循环引用，是可以被自动垃圾回收掉的。
如何知道一个对象是否内存泄漏了呢？
方法一、当你认为一个对象应该被销毁时（即引用计数为 0），可以通过 sys.getrefcount(obj)
来获取对象的引用计数，并根据返回值是否为 0 来判断是否内存泄漏。如果返回的引用计数不为 0，说明在此刻对象 obj
是不能被垃圾回收器回收掉的。
方法二、也可以通过 Python 扩展模块 gc 来查看不能回收的对象的详细信息。
首先，来看一段正常的测试代码：
#--------------- code begin --------------
#
-*- coding: utf-8 -
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